本文为程序员提供了从入门到进阶的AI大模型学习路线。首先通过谷歌和Anthropic的官方课程了解AI基础然后学习机器学习和数学基础接着跟随Andrew Ng的课程构建模型。最后通过学习大模型工程和智能体构建帮助读者掌握AI核心技术为进入大厂做好准备。建议收藏助力职业发展如果你只是一个已经工作的普通码农的话那么其实学学 Vibe coding 的技巧以及简单看几个科普的文章然后用 claude code 或者 codex 做几个项目就 OK 了。但是如果你是想进入大厂、尤其是一些待遇特别好的外企的话AI 的底层基础还是得好好学的。没错 没错 就是 面试造火箭工作打螺丝卷吧 ~AI 素养成招聘考核标准2025 年世经论坛数据显示相关从业者薪资溢价 15%-22%掌握基础便可远超九成求职者。但是基础它就是很重要的尤其是 AI 时代没有什么比基础更重要的了。勿在浮沙筑高台 ---- 左耳朵耗子。实际上海外的对于 人工智能 的相关课程超级的多御三家的官方很慷慨有完备的教程和证书机制资料很是丰厚。目前在海外认可度比较高的是御三家的官方课程可以放到简历、领英里直接用。谷歌 grow.google/ai 7 套课程可以考取 google ai 专业证书Anthropicanthropic.skilljar.com 16 套课程也有证书这个质量很高openAIacademy.openai.com 这个主要是 人工智能 基础大约不到 3 个月就能学完。本文章有参考 这篇 self dll 大佬分享的 《从零到 AI 工程师》文章。关于谷歌你可以在 7 天免费试用期内完成 Google AI 专业证书的前 3 个模块。开始Python 3 是肯定要安装的。VS Code写代码 Git版本控制 GitHub不多说 Obsidian记录笔记 Ollama运行本地模型 都要备齐。根据推特大佬 self dll 的经验学习入门是以下面的路线最好。了解 AI第一步 谷歌 的课程。学习 1~3 门了解 AI 目前的一个大局观。然后是 Anthropic 的基础课程 《AI 流畅度框架与基础》。这个 https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations 。基础就 OK 了。这些课程都有证书。学习 AI 是怎么工作的在 github 上有微软的 这个 仓库非常出名。地址 github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners不用多学只学 1~6 课就 OK 机器学习数学基础花 3 个星期的时间把微软的 https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners 这个仓库的课看完。学完 回归、分类、聚类、NLP 基础 的内容。每天两节就 OK。如果你数学基础比较差可以看看这个课程专门讲 机器学习 相关的数学概念https://github.com/mlabonne/llm-course 只看 线性代数、微积分、概率 部分即可在这个过程里你会明白 理解回归、分类、聚类、梯度下降、损失函数、过拟合 等等概念。之后上面微软的仓库 ML-For-Beginners 里面有很多数据集。可以尝试着自己从头开始构建一个模型。构建成那么 人工智能 的基础就可以了这个时候应该过去一个半月了。自己构建一个安德烈·卡帕西人工智能界的 乔布斯ai教母李飞飞的学生、前特斯拉 AI 总监、openAI 创始人、目前是 anthropic 的工程师。在他的个人网站 Neural Networks: Zero To Hero 有很多视频使用 Python 手把手教你构建 micrograd、makemore、nanoGPT。花三个星期把下面这些课程看完看透。基本上大部分概念就明白了。入门成功。大模型工程著名的 github LLM 仓库。https://github.com/mlabonne/llm-course学习 Architecture、Fine-tuning、Quantization、Evaluation。LoRA、QLoRA、量化、评估 等概念。以及 anthropic 的 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 这个课程学习RAG、function calling、fine-tuning、设计模式。然后用 ChromaDB 或 LanceDB 连接 Obsidian 笔记手搓一个 RAG 模型。虽然现在 RAG 模型已经有点淘汰了但是这个还是入门必须学的。现在应该过去两个月了。手搓一个 agent 智能体还是微软的课程。github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners之后就能学习构建一个【一个能读取你的 Obsidian 笔记库、检查你正在学习主题的网络更新、并生成每日摘要发送到 Telegram 的智能体】。至此差不多就可以了。部署就不多讲了如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
本文为程序员提供了从入门到进阶的AI大模型学习路线。首先通过谷歌和Anthropic的官方课程了解AI基础然后学习机器学习和数学基础接着跟随Andrew Ng的课程构建模型。最后通过学习大模型工程和智能体构建帮助读者掌握AI核心技术为进入大厂做好准备。建议收藏助力职业发展如果你只是一个已经工作的普通码农的话那么其实学学 Vibe coding 的技巧以及简单看几个科普的文章然后用 claude code 或者 codex 做几个项目就 OK 了。但是如果你是想进入大厂、尤其是一些待遇特别好的外企的话AI 的底层基础还是得好好学的。没错 没错 就是 面试造火箭工作打螺丝卷吧 ~AI 素养成招聘考核标准2025 年世经论坛数据显示相关从业者薪资溢价 15%-22%掌握基础便可远超九成求职者。但是基础它就是很重要的尤其是 AI 时代没有什么比基础更重要的了。勿在浮沙筑高台 ---- 左耳朵耗子。实际上海外的对于 人工智能 的相关课程超级的多御三家的官方很慷慨有完备的教程和证书机制资料很是丰厚。目前在海外认可度比较高的是御三家的官方课程可以放到简历、领英里直接用。谷歌 grow.google/ai 7 套课程可以考取 google ai 专业证书Anthropicanthropic.skilljar.com 16 套课程也有证书这个质量很高openAIacademy.openai.com 这个主要是 人工智能 基础大约不到 3 个月就能学完。本文章有参考 这篇 self dll 大佬分享的 《从零到 AI 工程师》文章。关于谷歌你可以在 7 天免费试用期内完成 Google AI 专业证书的前 3 个模块。开始Python 3 是肯定要安装的。VS Code写代码 Git版本控制 GitHub不多说 Obsidian记录笔记 Ollama运行本地模型 都要备齐。根据推特大佬 self dll 的经验学习入门是以下面的路线最好。了解 AI第一步 谷歌 的课程。学习 1~3 门了解 AI 目前的一个大局观。然后是 Anthropic 的基础课程 《AI 流畅度框架与基础》。这个 https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations 。基础就 OK 了。这些课程都有证书。学习 AI 是怎么工作的在 github 上有微软的 这个 仓库非常出名。地址 github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners不用多学只学 1~6 课就 OK 机器学习数学基础花 3 个星期的时间把微软的 https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners 这个仓库的课看完。学完 回归、分类、聚类、NLP 基础 的内容。每天两节就 OK。如果你数学基础比较差可以看看这个课程专门讲 机器学习 相关的数学概念https://github.com/mlabonne/llm-course 只看 线性代数、微积分、概率 部分即可在这个过程里你会明白 理解回归、分类、聚类、梯度下降、损失函数、过拟合 等等概念。之后上面微软的仓库 ML-For-Beginners 里面有很多数据集。可以尝试着自己从头开始构建一个模型。构建成那么 人工智能 的基础就可以了这个时候应该过去一个半月了。自己构建一个安德烈·卡帕西人工智能界的 乔布斯ai教母李飞飞的学生、前特斯拉 AI 总监、openAI 创始人、目前是 anthropic 的工程师。在他的个人网站 Neural Networks: Zero To Hero 有很多视频使用 Python 手把手教你构建 micrograd、makemore、nanoGPT。花三个星期把下面这些课程看完看透。基本上大部分概念就明白了。入门成功。大模型工程著名的 github LLM 仓库。https://github.com/mlabonne/llm-course学习 Architecture、Fine-tuning、Quantization、Evaluation。LoRA、QLoRA、量化、评估 等概念。以及 anthropic 的 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 这个课程学习RAG、function calling、fine-tuning、设计模式。然后用 ChromaDB 或 LanceDB 连接 Obsidian 笔记手搓一个 RAG 模型。虽然现在 RAG 模型已经有点淘汰了但是这个还是入门必须学的。现在应该过去两个月了。手搓一个 agent 智能体还是微软的课程。github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners之后就能学习构建一个【一个能读取你的 Obsidian 笔记库、检查你正在学习主题的网络更新、并生成每日摘要发送到 Telegram 的智能体】。至此差不多就可以了。部署就不多讲了如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
